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NVIDIA 技术博客

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NVIDIA DGX Spark：端到端智能人才招聘解决方案，赋能企业发展

人才招聘是企业扩张与团队搭建的根基。随着数字行业人才竞争日趋白热化，企业传统招聘模式长期深陷三大核心痛点：海量 &#8230; <a href="https://developer.nvidia.cn/blog/nvidia-dgx-spark-smart-talent-hiring/" data-wpel-link="internal">Continued</a>

2026/7/14
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基于硬件的 AI 安全性不会拖慢您的速度

AI 改变了组织的运营方式，推动了前所未有的生产力和创新水平。但是，数据隐私、主权以及如何保护使用中的数据，或 &#8230; <a href="https://developer.nvidia.cn/blog/hardware-rooted-ai-security-that-wont-slow-you-down/" data-wpel-link="internal">Continued</a>

2026/7/2
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NVIDIA BlueField DPU：助力 AI 云兼顾效率与可信

随着大模型和高性能 AI 业务全面上云，用户的核心诉求正在从“有没有算力”转向“算力是否可控、是否隔离可信、能 &#8230; <a href="https://developer.nvidia.cn/blog/nvidia-bluefield-dpu-ai-cloud-efficiency-trust/" data-wpel-link="internal">Continued</a>

2026/7/1
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使用 NVIDIA GQE 设计 GPU 加速的查询引擎

GPU 加速的查询引擎通常会受到内存和 I/ O 带宽的限制。NVIDIA 硬件的进步 (包括高带宽显存 (H &#8230; <a href="https://developer.nvidia.cn/blog/designing-gpu-accelerated-query-engines-with-nvidia-gqe/" data-wpel-link="internal">Continued</a>

2026/6/30
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使用 NVIDIA Nsight 开发者工具优化神经重建工作流

NVIDIA Omniverse NuRec 是一种神经重建工作流，用于根据摄像头和激光雷达等多传感器数据构建 &#8230; <a href="https://developer.nvidia.cn/blog/optimizing-a-neural-reconstruction-pipeline-using-nvidia-nsight-developer-tools/" data-wpel-link="internal">Continued</a>

2026/6/30
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如何治理企业 AI 工厂中的自主智能体

AI 智能体正在迅速超越聊天。它们检查代码、运行测试、阅读文档、搜索知识库、查询内部系统，并代表用户运行几个小 &#8230; <a href="https://developer.nvidia.cn/blog/how-to-govern-autonomous-agents-in-enterprise-ai-factories/" data-wpel-link="internal">Continued</a>

2026/6/29
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在 Oracle 云基础设施上部署生产就绪型 NVIDIA AI-Q Blueprint

在过去两年中，AI 智能体发生了巨大变化。第一个问题一次只能回答一个问题。接下来是多轮聊天，模型可以在会议中保 &#8230; <a href="https://developer.nvidia.cn/blog/deploy-a-production-ready-nvidia-ai-q-blueprint-on-oracle-cloud-infrastructure/" data-wpel-link="internal">Continued</a>

2026/6/26
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使用 NVIDIA Model Optimizer 创建 NVIDIA Nemotron 3 Ultra NVFP4 Checkpoint

随着上下文窗口变长，高效移动大型模型权重对性能至关重要。解决此问题的常用方法是量化，这是一种将模型权重压缩为较 &#8230; <a href="https://developer.nvidia.cn/blog/creating-the-nvidia-nemotron-3-ultra-nvfp4-checkpoint-with-nvidia-model-optimizer/" data-wpel-link="internal">Continued</a>

2026/6/26
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通过对 Vulkan 描述符堆的端到端支持简化资源绑定

着色器是处理光线、像素、几何图形和纹理等视觉数据以产生特定渲染效果的 GPU 程序。着色器通过称为资源绑定的过 &#8230; <a href="https://developer.nvidia.cn/blog/streamlining-resource-binding-with-end-to-end-support-for-vulkan-descriptor-heaps/" data-wpel-link="internal">Continued</a>

2026/6/25
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使用 NVIDIA TensorRT 和多设备推理支持，跨多个 GPU 扩展 AI 推理

生成式 AI 工作负载的显存和计算预算正迅速超出单个 GPU。对于构建媒体生成工作流的推理开发者而言，面临的挑 &#8230; <a href="https://developer.nvidia.cn/blog/scaling-ai-inference-across-multiple-gpus-using-nvidia-tensorrt-with-multi-device-inference-support/" data-wpel-link="internal">Continued</a>

2026/6/25
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问答：KRAFTON 如何打造由 NVIDIA ACE 提供支持的可协同游玩角色 PUBG Ally

游戏中的 AI 伙伴长期以来一直受到固定对话的限制。PUBG Ally 是另一种系统。这款 AI 队友由 KR &#8230; <a href="https://developer.nvidia.cn/blog/how-krafton-built-pubg-ally-a-co-playable-character-powered-by-nvidia-ace/" data-wpel-link="internal">Continued</a>

2026/6/25
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加速 NVIDIA GPU 上用于物理 AI 应用的 BEV 池化

鸟瞰图 (BEV) 感知是智能汽车 (智能汽车) 、机器人和空间 AI 系统日益常见的设计模式。鸟瞰图模型将多 &#8230; <a href="https://developer.nvidia.cn/blog/accelerating-bev-pooling-on-nvidia-gpus-for-physical-ai-applications/" data-wpel-link="internal">Continued</a>

2026/6/24
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通过全栈推理和训练优化，更大限度地提高 AI 工厂的能效

为运行 AI 工厂，电力成本可占运营支出（OpEx）的 40%。每瓦可用于开销、数据摄取、训练，或为客户生成 &#8230; <a href="https://developer.nvidia.cn/blog/maximize-ai-factory-energy-efficiency-through-full-stack-inference-and-training-optimizations/" data-wpel-link="internal">Continued</a>

2026/6/23
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使用 DFlash 预测解码，在 NVIDIA Blackwell 上将推理性能提升高达 15 倍

随着 AI 系统从单轮交互转向协调的多智能体工作流，低延迟 推理 成为越来越重要。自回归 LLM 按顺序生成 &#8230; <a href="https://developer.nvidia.cn/blog/boost-inference-performance-up-to-15x-on-nvidia-blackwell-using-dflash-speculative-decoding/" data-wpel-link="internal">Continued</a>

2026/6/23
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使用 NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit 打造适用于生命科学发现的 AI 科学家

AI 科学家正在成为科学计算的新界面。这些智能体可以阅读论文、编写代码、生成假设、调用 API、检查文件并对结 &#8230; <a href="https://developer.nvidia.cn/blog/build-an-ai-scientist-for-life-science-discovery-with-nvidia-bionemo-agent-toolkit/" data-wpel-link="internal">Continued</a>

2026/6/23
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